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基于支持向量机的中文网页自动分类技术研究的中期报告
自动分类是信息检索领域中的一个重要问题，旨在将文档自动分成不同的类别以便更好地管理和检索。本报告介绍了基于支持向量机的中文网页自动分类技术的中期研究进展。
第一部分介绍了研究的背景和意义，以及研究的主要内容和目的。在当今信息化的时代，网页内容的增长速度非常快，需要将这些网页自动分类以便更高效地管理和检索。本研究旨在探索利用支持向量机对中文网页进行自动分类的方法和技术，以提高网页检索的效率和准确性。
第二部分介绍了研究的相关工作和技术背景。首先介绍了支持向量机的基本原理和方法，随后讨论了中文文本分类的常见方法和技术。同时还介绍了一些已有的中文网页分类研究成果，以及这些研究存在的问题和不足之处。
第三部分介绍了本研究的具体实现方法和流程。包括网页数据的收集以及预处理，特征提取，训练模型和分类预测。其中特征提取使用了TF-IDF方法，模型选择了基于线性核函数的支持向量机算法。
第四部分介绍了实验结果和分析。将实验数据集分成了训练集和测试集，使用了10折交叉验证的方法进行实验。实验结果表明，使用支持向量机对中文网页进行自动分类的方法具有较高的准确率和召回率。
最后一部分总结了本研究的中期进展，提出了研究中存在的问题和需要进一步研究的方向，以及未来的工作计划。本研究将继续优化特征提取方法和模型选择，增加数据集规模，探索更加有效和高效的中文网页自动分类方法。